基于改进BP神经网络的SQL注入识别

• 作者: 诸珺文
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据包 SQL注入 双层防御体系 BP神经网络 Apache+MySQL环境
• 年，卷（期）: 2020,（z1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 352-359
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 6705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.191200054

摘要

当代对于SQL注入类型的攻击防御系统,大多研究是从静态单句过滤威胁语句的角度来进行设计.鉴于其较低的注入语句识别率以及较高的误报率,提出双层SQL注入防御模型,将注入的过程连续化后进行动态建模分析,并引入BP神经网络进行自学习与自修正.交叉验证实验表明,在Apache+MySQL环境中,所提模型有较高的注入识别率,对于正在遭受SQL注入的识别具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	诸珺文		1	0	0.0	0.0